井灌水稻需水量预测的人工神经网络模型研究

被引：14

作者：

付强

王立坤

王兆菡

机构：

[1] 四川大学水电学院

[2] 东北农业大学水利与建筑学院

[3] 济南大学建工系

来源：

灌溉排水 | 2002年 / 01期

关键词：

人工神经网络; 井灌水稻; 需水量; 预测;

D O I：

10.13522/j.cnki.ggps.2002.01.008

中图分类号：

S511.01 [];

学科分类号：

摘要：

应用人工神经网络技术 (BP ANN) ,考虑各个气象因子 (气温、日照、饱和差、风速等 )的影响 ,同时处理水稻需水量及其影响因子时间序列 ,通过多维数据相关分析 ,确定网络拓扑结构 ,建立了水稻需水量的人工神经网络模型。解决了需水量序列内部及其外部诸多影响因素之间的不确定关系 ,预测精度较高 ,为制定合理的节水灌溉制度提供依据

引用

页码：29 / 32

页数：4